金融工程2026年度策略：拥抱AI投研巨浪，迎接量化投资新篇章

金融工程2026年度策略 金融工程年度报告 证券研究报告 金融工程组 分析师：许坤圣（执业S1130524110001）xukunsheng＠gjzq.com.cn 分析师：高智威（执业S1130522110003）gaozhiw＠gjzq.com.cn分析师：赵妍（执业S1130523060001）zhao_yan＠gjzq.com.cn 分析师：胡正阳（执业S1130525080008）huzhengyang1＠gjzq.com.cn联系人：聂博洋nieboyang＠gjzq.com.cn 拥抱AI投研巨浪，迎接量化投资新篇章 2026年大模型生态与应用展望：多模态与Agentic AI推动投研应用加速迭代 大模型方面，多模态能力与Agentic AI应用落地是未来大模型领域的两个发展主线。多模态已成为大模型角逐的核心维度之一，模型能力快速迭代；Agentic AI相关理论与应用探索已有丰富成果，基础设施搭建完善，可支持应用快速落地。投研领域，多模态能力将带来更丰富的信息来源与应用场景；投研专家Agent将成为业界核心探索方向，在主动投研辅助和投资决策生成两个方面集中出现新的应用成果； 2026年资产配置年度策略展望：通胀再起行情下，如何对风格和行业进行配置？ 资产配置方面，展望明年，周期+科技双线行情可期，市场驱动由估值往盈利进一步偏移，带动权重股抬升。预期风格方面，从小盘成长往大盘均衡进行倾斜，微盘风格往茅指数进行切换，红利板块仍能稳健表现。行业方面加大对于基本面因子的关注； 2026年因子选股展望：指增AI策略失效分析及优化方式 选股方面，近年来指增策略AI模型应用趋势上升，策略逐渐拥挤，容易出现集体超额回撤的现象。在有效尝试择时策略的基础上，我们对模型本身进行优化。通过因子加权、HuberLoss改进以及Memory模块与CVaR损失的引入，有效降低了模型超额回撤，提升卡玛比率。预计在面对未来市场持续震荡、风格轮动以及策略拥挤度抬升的长期趋势时，能够使AI模型更准确及时地适应市场变化； 2026年权益基金投资展望：新规重塑主动权益Alpha投资逻辑 基金方面，2025年主动权益基金超额回归，选股端也获得了Alpha，在预期的明年科技及周期双线行情下，我们认为主动权益基金Alpha依然可能存在。结合业绩基准及风格漂移控制新政策，我们也给出宽基类基金产品以及行业主题类基金产品的主动被动选择的建议。 风险提示 1、以上结果通过历史数据统计、建模和测算完成，在政策、市场环境发生变化时存在失效的风险。2、市场环境发生变化，国际政治摩擦升级等带来各大类资产同向大幅波动风险。3、政策环境发生变化，资产与相关风险因子失去稳定关系的模型风险。4、大语言模型具有一定的随机性，在部分情况下可能回答错误，不符合用户需求与认知，并影响到用户判断。 内容目录 一、大模型生态与应用展望：多模态与Agentic AI推动投研应用加速迭代..............................61.1大模型迭代速度未减，模型生态趋势已基本稳定.............................................61.2投研领域，多模态与Agentic AI将加速大模型应用的迭代....................................8二、2026年资产配置年度策略展望：通胀再起行情下，如何对风格和行业进行配置？....................122.1目前宏观状态及宏观一致预期............................................................122.2风格配置：明年成长仍强，但趋于均衡...................................................152.3行业配置：维持对基本面因子的关注......................................................17三、2026年因子选股展望：指增AI策略失效分析及优化方式........................................183.1市场微观结构变迁与AI策略的适应性危机.................................................183.1.1风格范式的剧烈轮动与因子反转效应....................................................183.1.2线性与非线性策略在极端环境下的绩效分化..............................................193.2策略同质化困局与失效的深层统计学归因..................................................213.3.1全自动择时框架的构建逻辑与层级设计..................................................223.3.2择时策略的实证表现..................................................................233.4.1 LightGBM模型专项优化：动态高质量样本加权与Huber Loss鲁棒性增强.....................243.4.2 GRU架构重塑：注意力池化与CVaR风险导向记忆网络.....................................253.5前沿技术应用展望：从“单点预测”走向“系统生态”......................................263.5.1生成式AI与强化学习：自动化因子挖掘体系的构建.......................................263.5.2时空图神经网络（STGNN）：捕捉产业链传导与板块轮动....................................26四、2025年权益基金投资展望：主动权益基金超额收益回归.........................................274.1 2025年主动权益基金Alpha回归.........................................................274.2影响主动权益基金alpha的因素分析......................................................294.3科技+周期双主线行情下，主动权益基金Alpha或将持续.....................................304.4业绩基准新规下，选股Alpha成为主要的超额收益来源......................................304.5以宽基为基准的基金将如何选择？........................................................314.6科技+周期基金哑铃型配置逻辑下的主动&被动选择..........................................314.7基于AI预测的个股Beta信息的ETF轮动策略持续优化迭代..................................32五、总结......................................................................................33 六、风险提示..................................................................................33 图表目录 图表1：闭源模型、中国开源模型与其他开源模型的Token使用量....................................6图表2：大模型多元化的评价基准................................................................6图表3：MMMU基准中各多模态模型排名情况........................................................7图表4：推理类模型的使用量在一年内占比上升50%.................................................8图表5：Gemini 3 Pro识别K线图走势并进行分析..................................................9图表6：DeepSeek规划PPT页面内容输入文生图模型................................................9图表7：Nano Banana Pro基于模板生成PPT页面...................................................9图表8：Deep Research框架的发展时间线........................................................10图表9：Deep Research框架的核心流程..........................................................10图表10：主动投研赋能Agent成果与未来探索方向................................................10图表11：智能体投资决策流程..................................................................11图表12：大模型因子挖掘框架图................................................................11图表13：Agent中的反思改进模块提炼因子挖掘思路总结...........................................11图表14：25年处于经济增长期(%)...............................................................12图表15：上下游通胀处于触底回升阶段(%).......................................................12图表16：Polymarket预测美联储主席候选人概率..................................................13图表17：联邦基金利率期货隐含降息概率........................................................13图表18：美国超大规模云数据商2026年资本开支占自由经营现金流占比.............................13图表19：今年出口强劲（%）...................................................................13图表20：美国补库持续（%）...................................................................13图表21：IMF预测发达经济体明年经济增速.......................................................13图表22：社零低位震荡(